自己紹介

• 名前 : 黒田
• 所属 : 電通国際情報サービス

モデリングとは？

広義(ウィキペディア)

科学的モデリング（かがくてきモデリング、英: Scientific > modelling）とは、ある事象の抽象化されたコンセプトモデル・グラフィカルモデル・あるいは数理モデルを作るプロセスである。

機械学習領域(私見)

(過去に)定義された数理モデルに実データをあてはめ、現象にあわせた数理モデルをつくる、試行錯誤を含む行為および そのモデルの確からしさを確認する行為。

機械学習領域でのモデリングという行為の位置付け

Wickham and Grolemund(2016) より作成

モデリングでやることの全体像

サンプリング → 前処理、特徴量エンジニアリング → モデル構築 → モデル性能評価 → パラメータ探索

tidymodelsとはなにか？

モデリングで必須の反復作業に課題あり

Rではモデルを含む分析を実行するためのパーツがパッケージとして提供されている

• パッケージ毎に関数の記法が違う
  例)ランダムフォレスト系

  パッケージ	決定木に与える 特徴量数	作成する 決定木の数	ノード中の 最小サンプルの数
  ranger	mtry	num.trees	min.node.size
  randomForest	mtry	ntree	nodesize
  Rborist	nSamp	nTree	minNode
  sparlyr	mtry	num.trees	min_instances_per_node

• データの入力、出力の形式が違う

tidymodelsに含まれる主なパッケージとモデリングでの位置付け

本日説明しないこと

ワークフローについて

こまかなパラメータ探索、

詳細なアルゴリズムの説明

本編

サンプリング

{rsample}

データ分割

モデルの性能を評価するために入力データを学習データ(train)と評価データ(test)に分割します。

基本的な構文

> library(rsample)
> df <- iris
> # 8:2で分割するよという宣言
> df_split <- initial_split(df, prop=0.8)
> 
> # 学習データ抽出
> df_train <- training(df_split)
> nrow(df_train)

[1] 120

> #評価データ抽出
> df_test <- testing(df_split)
> nrow(df_test)

[1] 30

このさき交差検証という手法がでてきます。

分割方法は

前処理、特徴量エンジニアリング

モデル構築

モデル性能評価

パラメータ探索

最後に

つぎ何をみるとよいか？

- \[9 モデルの有効性の判断 \|Rによる整頓されたモデリング (tmwr.org)\](https://www.tmwr.org/performance.html)

付帯要素

- CRANのすすめ

- こまったときのNEXTアクション

    - rwakarang

    - HELP

    - viggnet

    - F2ボタン

- 参考文献

- [tidymodels で分類モデルをハイパーパラメータ・チューニングして学習して予測して評価する - Qiita\](https://qiita.com/KotaYoneda/items/1cde4d5b4c36ebdf0e72)

- [tidymodelsによるtidyな機械学習（その1：データ分割と前処理から学習と性能評価まで） - Dropout (hatenablog.com)](https://dropout009.hatenablog.com/entry/2019/01/06/124932#tidy%E3%81%AA%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%83%95%E3%83%AD%E3%83%BC)

- [Rユーザのためのtidymodels\[実践\]入門 〜モダンな統計・機械学習モデリングの世界：書籍案内｜技術評論社 (gihyo.jp)](https://gihyo.jp/book/2023/978-4-297-13236-1)

- [【R】tydymodelsを用いてlightgbmをやってみる（その３） - Qiita](https://qiita.com/kenkenvw/items/d605050a88636cd677e7)

- [R と tidymodels を使用して機械学習モデルを作成する - Training | Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/paths/machine-learning-with-r/)

- [【tidymodels講座1】当講座の概要 - データサイエンスの道標 (datasciencemore.com)](https://datasciencemore.com/r-tidymodels-overview/)

- [www.bing.com](https://www.bing.com/ck/a?!&&p=2e05a1addb3ff7d8JmltdHM9MTY3OTc4ODgwMCZpZ3VpZD0xNTRhNDMwZC00MTcwLTY2YzctMGM5MS01Mjc1NDAwYTY3NDEmaW5zaWQ9NTI3Mw&ptn=3&hsh=3&fclid=154a430d-4170-66c7-0c91-5275400a6741&psq=tidymodels+R&u=a1aHR0cHM6Ly9xaWl0YS5jb20vUmluZ2FfaHlqL2l0ZW1zLzdmZWQ5YTNhN2NjMjVjZGZhNjk1&ntb=1)

- [www.bing.com](https://www.bing.com/ck/a?!&&p=e4c65784a040f81eJmltdHM9MTY3OTc4ODgwMCZpZ3VpZD0xNTRhNDMwZC00MTcwLTY2YzctMGM5MS01Mjc1NDAwYTY3NDEmaW5zaWQ9NTMxNA&ptn=3&hsh=3&fclid=154a430d-4170-66c7-0c91-5275400a6741&psq=tidymodels+R&u=a1aHR0cHM6Ly9kYXRhc2NpZW5jZW1vcmUuY29tL3ItdGlkeW1vZGVscy10aWR5dmVyc2Uv&ntb=1)

- [Books \- Tidy Modeling with R](https://www.tidymodels.org/books/tmwr/)
- [tidymodelsで覚えるRでのモデル構築と運用 / tidymodels2020 \- Speaker Deck](https://speakerdeck.com/s_uryu/tidymodels2020)
- [ご注文は学習済モデルの確認ですか？BROOM【tidymodels, broom】 \- Qiita](https://qiita.com/Ringa_hyj/items/7fed9a3a7cc25cdfa695)
- [【tidymodels講座2】\{tidyverse\}探索的データ分析 \- データサイエンスの道標](https://datasciencemore.com/r-tidymodels-tidyverse/)